CN103813721A - 形成味道组合的方法及风味产品 - Google Patents
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Abstract
提供了一种开发风味产品的方法，包括步骤：建立关于多种味道组分的一组参数；为产品选择基料；基于客观要求和已知的被建立的参数选择一组味道组分；为所述味道组分中的每种相对于所选择的基料建立组分的与人的反应有关的至少两种特定浓度，以便限定滴定曲线；相对于含有每种其它味道组分的预定浓度的基料为主要味道组分测量所述至少两种特定浓度的改变；以及利用那种改变信息以便在存在另外的味道组分的情况下限制主要味道组分的大量测量，以便为每种组分得出位于那些特定浓度之间的浓度范围。该方法可以借助于计算机和存储味道组分数据的数据库来实施。
Description
技术领域
本发明涉及开发味道组合的方法以及利用这些味道组合制成的产品。
背景技术
本发明涉及通过将调味组分加入产品基料（platform）中获得的风味产品。
当设计新的口味时，典型的方法包括通过专家使用基于经验的口味设计，围绕已知的成功的味道组合进行创新，或任意组合先前未研究的口味。这些方法的缺点是开发时间非常长，全新味道组合的发现率低，并且产品在组分浓度和可变性方面具有非常低的误差限度。
另一种方法涉及现有味道的独有组合。普遍接受的是，更复杂（多组分）的嗅觉（即香味）经验在所有种类中（特别是酒和香水）是有利的。该方法具有的优点是可以从相对较少的配料中开发出大量新的味道和材料属性组合。该方法的一个缺点是，它通常包括耗费时间和劳动的研究和味道试验，以查明精确的产品配方并确定新的组合中的哪些是所希望的以及哪些不是。该方法的基本的和显著的缺点是，彻底研究所述组分的组分与浓度的巨大数量的组合是过于耗费时间和资源的。
另一种方法包括将来自其被传统使用的一种食品的味道源应用到该味道源未被使用的另一种食品中。利用该方法的产品配方是便利的，因为味道组分的材料属性已经知道，这是有利的。此外，该味道本身在市场上也是已知的，并且与已知的产品相关，这可能也是有利的。用于选择与特定人群相关的味道的方法的实例在专利文献1（PTL0001）:WO2005/096842A(FRITO-LAY NORTH AMERICA,INC)2005-10-20中被描述。
专利文献2（PTL0002）:GB1348869A(NESTLE SA).1974-03-27.描述了一种利用芳香水果提取物调味的红茶产品的开发方法。用于建立作为水果最低浓度的感知阈值的试验方法被描述，在该浓度下35名试验者中的7名检测到芳香。该红茶饮料的构成于是以低于该感知阈值但足以增强该饮料的口味和芳香的浓度被建立。虽然建议了一种或多种水果提取物，但是仅仅教导了使用不超过那些感知阈值的任何一个的添加剂。
发明内容
本发明提供了一种开发风味产品的方法，所述风味产品包括基料，所述风味产品含有至少两种添加的味道组分（CI=2），所述方法包括步骤：
（a）通过将数量增加的每种味道组分加入所述基料来将那种味道组分滴定到所述基料中，并且在每次增加之后评估人对那种味道组分的反应，以便识别：那种味道组分在所述基料中的第一浓度（DC），在所述第一浓度下能够检测到那种组分的存在；以及那种味道组分在所述基料中的第二浓度（IC），在所述第二浓度下能够识别那种味道组分；
（b）相对于含有在其第一和第二浓度之间存在的每种次要组分的浓度的调整过的基料滴定主要味道组分，以便确定所述主要组分相对于调整过的基料的改变的第一和第二浓度；并且然后
（c）要么针对上述情况，利用所述主要味道组分在调整过的基料中的位于改变的第一和第二浓度之间的浓度；要么，如果需要另外的次要味道组分，则
（d）为含有具有另外的味道组分的混合物的调整过的基料从步骤（b）重复。
优选地，该方法添加多种味道组分，每种味道组分存在于DC和IC之间（此处称为细微空间），使得能够形成所有浓度位于识别水平之下的复杂味道，从而当不同味道从嗅觉感受器慢慢消失时产生对不同味道的更有区别的嗅觉反应。这与从酒香到完成好酒的进展具有相同的效果。
该方法还可以被用来创建复杂的背景，并且仍然允许特定的味道在上述识别水平下被嵌入那种背景中，从而使该味道对消费者更有吸引力。在该方法中，可以使具有可识别味道的产品的味道完善，无论其是诸如橙汁的单一占主导地位的味道还是诸如菠萝和椰子的一组占主导地位的味道。
本发明包括利用所述方法设计的产品，并且特别地，这种产品包含利用存在于如下浓度下的每种味道组分设计的复杂味道，在该浓度下，每种组分可以被检测到但是不能被识别。这种产品防止坏味道相互作用并产生理想的味道输出，即使是在输入的味道组分是意想不到的和无关的时。在可以包含的味道组分的数量上没有限制。
在所附权利要求中提出了本发明的其它优选方面。
本发明的优点
使用本发明的方法获得的独特优点包括：
·加速了产品开发和市场测试，降低了开发的时间和成本；
·由于在细微空间内没有能力识别任何配料的事实，可能对于补偿成本和季节性因素而言是必要的配料的浓度具有较高的自由度；以及
·在复杂味道的背景内在上述识别极限之上放置一种或多种配料的可能性，从而形成复杂的可识别的口味，这例如将使基于味道的饮料口味更自然。
附图说明
为了很好地理解本发明，现在将参考示意性附图仅仅通过实例描述本发明的一些实施方式，图中：
图1是三维的味道设计空间（细微空间）的表示；并且
图2为示出了用于味道组分的示例性滴定曲线以及当更多配料加入到混合物时这些味道组分如何改变（shift）以及当味道的复杂性（味道组分的数目）增加到更大数目时的渐近特性的实例；以及
图3是根据混合物中味道组分的数量的细微空间的表示。
具体实施方式
本发明是一种用于食品和饮料的期望味道组合的有目的探求的通用方法。出于该实施例的目的，将描述基于苹果汁基料的软饮料（smoothie）。将被意识到的是本发明的方法可以与易于添加诸如牛奶、水、饼干面团或巧克力等味道的任何合适的食品或饮料基料一起使用。
第一个步骤是指定目标函数以便描述产品的关键目标属性。在该实施例中，该属性是味道的复杂性和尝味者的无能力识别一个或多个单独组分的味道配料。
通过利用数据库结构来存储用于大范围的备选味道组分的选定数量的参数，该方法被计算机实施。选择这些参数是为了便于描述这些组分的显著属性。也可以为了便于根据该目标函数描述这些组分来选择这些参数。参数的集合可以被称为用于那种味道组分的向量。
从属的参数
有些参数涉及人对味道组分的味觉和嗅觉反应，并且取决于基料和其它味道组分的存在。一个这种参数是味道基料中组分的使得该组分可感知地改变产品味道的最小浓度或对于一组尝味人而言最小浓度的平均值。该参数在此被称为对于特定组分的检测浓度（DC）。另一个这种参数是组分的使得对于预先知道该组分存在的尝味者而言该组分是可识别地存在的浓度或平均浓度。该参数被称为对于特定组分的预期浓度（AC）。另一个这种参数是组分的使得对于熟悉那种特定组分的味道但是预先不知道该组分存在的尝味者而言该组分是可识别地存在的浓度或平均浓度。该参数可以被称为对于特定组分的识别浓度（IC）。另一个这种参数是组分的使得该组分占主导或掩盖了存在于产品中的所有其它组分的浓度或平均浓度。该参数被称为对于特定组分的饱和浓度（SC）。
诸如DC和IC等这些从属的参数也取决于与产品相关的其它因素，包括pH值、温度、所存在的其它味道的数量，盐（Na+，K+，等），糖（果糖，蔗糖，葡萄糖，等），和甜味剂（糖精，阿斯巴特，环磺酸盐，等）。它们也可以根据酸味、苦味和鲜味及其它基于舌头（相对于基于鼻子）的味道组分而变化。
这些从属参数的测量可以使用品尝人小组或者测量混合物内的单个分子的存在或分子组浓度的适当标定的检测装置或人造鼻子来执行。然后开发记录这些知识的数据库是可能的，这在现实世界的味道设计中将是特别有价值的，因为它允许研究者们利用如何更改味道细节的完整知识改变复杂产品配方中的温度，pH值，甜度，等。
独立的参数
与味觉和嗅觉相关的参数包括对温度、甜度、pH值、盐度、苦味和鲜味的基本味蕾味道尺度，以及对味道组分的嗅觉反应。
各参数也可以被存储在数据库中的味道组分向量中来指示味道组分是否与各种潜在的基料相容或不相容。该信息可以被存储在用于基料的包含和排除矩阵中，如下文关于基料的部分中进一步讨论的。
产品的目标函数
对食品或饮料的需要性的一个衡量是其复杂性和/或消费者无能力识别特定的或占主导地位的味道。在本发明的该实施例中，目标函数是味道的复杂性和尝味者无能力识别单独味道这两者。对味道的复杂性有多种衡量，其中一种是味道组分的数量。在本实例中，可以通过将例如1和10之间的某数量的味道组分加入基料中来实现复杂性。复杂性的另一种衡量是尝味者检测单一配料存在的细微之处或无能力。同样，具有多种方式来实现味道的混合使得没有一种组分味道是可单独地识别的。在本实例中，对于复杂性指数CI的任何混合物，这可以通过将组分在大于它们的DC且小于它们的IC的浓度下加入混合物中来实现。
图1示意性地示出了对于三种配料而言DC，4和IC，6的确定如何大大降低了配料的可能浓度的细微空间或设计空间10，该配料的可能浓度将满足尝味者无能力识别单一配料存在的客观标准同时确保配料的存在是可检测。CI＝3的复杂性指数已经被示出用于简单的3D可视化。将被意识到的是，其中细微味道包含可以被检测到但不能被识别的许多组分的相同的设计空间定义对于任何更大的CI是可能的。
给定M种组分的任意混合物，值得期望的是能够在优化混合浓度用于生产前为每种组分快速估计合理的起始浓度值。此外，值得期望的是最终产品混合物对味道组分的浓度的小波动不敏感。本发明公开的方法提供了这两种理想的属性。关于第一个优点，该方法规定了对于每种组分浓度的将影响混合物的味道但对给定的现有组分组是不可识别的范围。这就是在任意CI下DC和IC之间的浓度范围。关于第二个优点，该方法提供了对DC（低于该值味道组分将检测不到的极限）和IC（高于该值组分将可识别的极限）之间的中点的指定。通过利用DC和IC之间的中间浓度，从起始浓度沿任一方向的随机变化被保护以免通过要么下降到DC之下或升高到IC之上而产生不希望的混合物。该中点还被保证位于无法识别的浓度范围内。中点也是进行进一步探求来优化组分浓度的方便的起点。如果精确的温度、PH值或者将描述目标产品的其它的独立变量值是未知的，则中点也是方便的。DC/IC范围和中点浓度的使用也是用于混合已知组分混合物的方便的起始浓度，这考虑到了形成甚至更高复杂性的混合物。
由于数据是基于利用每种增加的组分使IC/DC改变的知识开发出的，所以基于规则地确定任一种组分在任何数量的其它组分的混合物中的精确口味特性可以被采用。该信息可以被存储在配料组合的组合规则、信息和分类的数据库中在一组参数内。
还发现，当M（味道组分的数量）增大时，对附加组分的改变降低从而记录DC和IC的大M值作为数据库中的常量值是可能的。当制作具有例如超过5种配料，优选超过7种配料的高复杂性的风味产品时可以使用这些常量值。
10种配料的软饮料的实例
产品或环境参数是基料，尝味者无能力识别一种或多种单独组分的味道配料，和CI。在该实例中，该基料是苹果汁。CI或复杂性指数被选择为10。根据产品规格来选择具体味道组分，以便当利用所使用的味道组分的独立参数确定产品的所需性能时交付该性能。对照用于苹果汁的包含和排除矩阵检查每种备选组分。
需要被测量以便建立使尝味者无法识别产品的一种或多种单独组分的味道配料的配方的从属参数是DC、IC和SC。当将CI从1（苹果汁中仅仅有芒果泥）增加到10（芒果泥加上9种其它味道组分）时，为固定的基料值（苹果汁）评估DC、IC和SC。芒果泥被称作主要组分，因为芒果泥是在用来确定这些从属参数的滴定实验中浓度被改变的组分。9种额外的味道组分的每一种被称为次要组分。次要配料或组分包括各种果汁、果泥、味道提取物和人造香料。
首先，我们为苹果汁（该实例中的基料）中的芒果泥（该实例中的主要组分）单独评估DC、IC和SC。也为次要组分的每一种组分单独执行这种评估。可以从现有的数据库发现该基本数据，或者如果第一次进行评估，则该基本数据将存储在数据库中用于以后再利用。理想情况下，所使用的尝味小组的记录和任何相关的人口统计数据将与上述数据一起存储。
用来单独评估用于主要组分（CI=1）的DC、IC和SC的方法要通过将大量的主要组分以小的增量加入基料来执行“滴定实验”，从而对基料溶液单独执行受试者口味评估。主要组分的增量被增加，直到达到使得受试者察觉到味道与参考的基准溶液不同的浓度。同样，增量可以被增加并与参考溶液比较，直到IC和SC被确定。在CI＝2或更多的复合混合物的情况下，必须选择次要组分的浓度的典型的或有用的值。许多不同的值可能是有用的。举例来说，次要组分可以在它们的单一组分DC和它们的单一组分IC之间的一半的浓度下分别被加入。然后可以通过将主要组分以小的增量加入基料/次要组分混合物直到DC被确定来进行对于主要组分而言的这两种组分的DC、IC和SC的评估。同样，另外的主要组分被加入，直到为这些复合混合物确定IC和SC。
将所测量的DC、IC和SC参数相对于浓度表示为在此作为如图2所示的“滴定曲线”描述的一系列变化曲线（shifting curve）是方便的。每一条曲线代表将表示味道组分的浓度的水平轴线的原点和从0到1标定的竖直（y）检测轴线连接起来的最佳拟合曲线，其中DC、IC和SC点分别被表示为y=0.1、0.5和0.9。这是对值在检测/y轴上的任意分配，其已经被发现形成有用的可视化的滴定曲线。
对于测试具有CI为10的特定产品而言理想的是，应该利用接下来的9种配料中的每一种并利用按所有可能顺序加入的这些配料进行评估。即使我们忽视加入的顺序，N个项目一次选择M的独有组合的数目是N！/[M！*（N-M）！]，这是N的阶乘除以M的阶乘又除以N减M的阶乘，其中阶乘已知是数字与小于该数字自身的所有正整数的乘积。在该实例中，CI=M+1，因为CI等于主要组分（1）加上次要组分的数量（M）的总和。在该实例中，N是次要组分的数量（9），M是被加入混合物中的次要组分的数量。对于M从1到N的所有值的独有组合的总数从组合数学是公知的，并且等于
在该实例中，其中，N=9并且M=1,2，…9，独有组合的总数是512。
组合的该数目的评估可能过高。然而，可以利用抽样方法减少实验次数来减少该数目。在文献中公知的许多抽样方法存在并且可以被用在这里，包括来自组合化学、人口统计抽样、药物试验方法等领域的那些。这些方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、概率比例规模抽样、整群/多级抽样、匹配的随机抽样、限额抽样、线截抽样、小组抽样和事件抽样。这些和其它用于从大的群体抽样的方法存在并且可以用在本发明中。
对组合的抽样的一个优选方法采用主题式检索（guided search）。在本实例中，已知某些次要组分将对DC、IC和SC朝正向改变具有更大的影响，而其它次要组分对DC、IC和SC的改变具有要么最小的正面影响要么最大的负面影响。剩下的次要组分将对位于由这些极值限定的极限内的DC、IC和SC具有正面影响。了解改变的范围和界限是重要的，因为它限定可能由所选配料的任意两种的混合物引起的可能改变的极限。可以通过执行CI=1然后CI=2的实验快速评估这些极值。在CI＝1的实验中，确定DC、IC和SC的基线值。在CI＝2的实验中，所有9种次要组分被评估，并且最大和最小改变量通过与基线值差分化而被确定，这是相对于基线CI=1的值的改变。CI=2的实验中的最小改变表明这两种味道组分有很少的相互作用（尽管存在次要组分主要组分也是可辨别的），并且CI＝2的实验中的最大改变表明：两种味道组分可能非常相似，对于尝味者而言难以区分它们，或者一种味道简单地掩盖了另一种味道的存在。基于CI＝2实验的DC、IC和SC改变结果，次要组分可以被排列成可以称为次要组分阵列（SCA）的阵列，该阵列根据次要组分对主要组分的DC、IC和SC的影响对次要组分进行排序。SCA中改变的从最小到最大的排序和量化允许预测组合的预期影响，并且它对次要组分的影响设定边界。这可以大大减少要测试的实际组合的数量。
SCA的价值在于，它可以显著减少评估仅有主要组分（CI=1）值和任何其它复杂的味道组合（其中，CI=3或更大）之间的DC、IC和SC中改变的大小所需的时间。由于在这些滴定实验中主要组分总是被增加，直到它成为占主导地位的味道（有时与基料相组合，这可能是相当美味的），所以当这些实验中CI的值从CI=2变到9，即它们的主导相互作用是与主要组分时，SCA元素的排序预期不会改变。下列实例示出了主题式检索如何利用SCA并减少所测试的组分混合物的数量。SCA可以被表示为SCA（主要组分）=[sca1，sca2，…sca9]。元素sca1表示提供了从基线值最小改变的配料。最大和最小改变量，即sca9和sca1，定义了CI=2组合的极值。特别地，在2组分实验中，组分sca1/sca9将与主要组分一起混合，将主要组分的DC、IC和SC最小/最大地改变到新的2组分极值。在未用在2组分极值混合物中的剩余组分[sca2，…，sca9]/[sca1，…，sca8]中，组分sca2/sca8将是留在3组分混合物（即，其中CI=3）中新剩余的最小和最大改变量，从而为CI=3的实验形成次要组分的有序阵列[sca2，…，sca8]。在测量CI=3滴定的改变中，于是没有必要将主要组分与9种次要组分的每一种混合并且随后测试剩余组分的每一种来评估其改变。相反，为了测量CI=3改变的大小，仅仅必要的是评估混合物（主要组分+sca1+sca2）/（主要组分+sca9+sca8）的大小来确定组合的任意之一的最小/最大改变。所有其它组合将落入这些界限内。因此，在单独CI＝3的情况下，该方法允许通过评估36种可用主要组分的仅仅两种加上二组分混合物来有效评估滴定曲线范围的改变。同样的逻辑也适用于CI＝4到9。在CI＝4的情况下，可以通过将sca1，sca2和sca3相组合来评估对主要组分的DC、IC和SC的影响的下限并通过将sca7、sca8和sca9相组合来评估对主要组分的DC、IC和SC的影响的上限而确定两个可能的极值。可以重复这个过程，来执行从CI=3至9的每个CI水平的两个极值评估。利用该主题式检索进行评估的实验总数于是将是1（基线，CI＝1的实验）＋9（分别与主要组分混合的所有九种次要组分，其中CI=2）+2*（9-3+1）（为CI=3至9的每个进行两次额外实验）=24。于是，在该实例中，主题式检索需要仅仅24/512的实验数目或者大约1/20th的实验数目来评估次要组分的影响的极限。
不需要主题式检索或其它抽样方法也是可能的，特别是当期望精确地知道用于一些特定组分混合物或用于多组分混合物的每种的精确DC、IC和SC改变的情况下。即使在这样的情况下，仍具有源于该方法的显著的省时的优点，因为对DC和IC的认识提供了组分的浓度范围，其显著降低了如图1所示的可测试浓度的范围。
由图2将被注意的是，当复杂性指数上升时，对于DC和IC的浓度值之间的分散增大。这是因为随着复杂性指数的增大，图中DC（y=0.1）的改变比IC（在图中y=0.5）的改变低得多。这加宽了产生可接受的产品味道的组分味道浓度的公差。该特征对于质量控制及最终产品或中间组分配料的味道的变化最小化是有益的。举例来说，该特征对于其中一种或多种投入的组分遭受自然或季节或区域变化的食品和饮料可以是有益的。该特征是有利的，因为所得到的产品味道在投入变化性中更不易受到变化的影响，倘若味道组分存在于DC和IC之间的浓度范围内的话。在由于可用性或成本节约措施导致的一种人造香料需要用另一种替换的情况下，这也是有用的。
还可以看出，改变随着CI减小，并且如果配料是多种多样的，则超过5种配料的改变趋于恒定值，这在CI位于10种或更多的味道组分的范围内时可以被可靠地利用。
在图3中，“味道强度”用作味道浓度的取代物，因为味道提供者的不同种类可以被增加非常不同的量来达到DC和IC，例如，浓缩的人造香料需要在非常低的浓度下，馏出的天然香料可以被用在较高浓度下，提取的天然香料被用在较高浓度下，水果浓缩物被用在较高浓度下，并且果汁被用在较高浓度下。
基料（platform）
在上面的实例中，基料被选择为苹果汁。基料可以具有一种或多种配料。例如，苹果汁具有多种配料，但对于来自特定来源的苹果汁而言其组成可以被认为是标准化的。
液体基料的其它实例包括水、具有糖和酸的水、碳酸水、牛奶、低脂牛奶、诸如豆奶的非乳产品奶、杏仁乳、榛子乳、果泥、酒精、酒精和水的混合物，发酵过的例如啤酒，葡萄酒，烈性酒；诸如茶、咖啡、浸液的水提取物以及诸如苦味酒和烈性酒的非水提取精华液；等等。
半液体基料的实例包括碎冰、压碎的冰冻果汁、压碎的冰冻奶和奶油、酸奶、冰冻果汁、冷冻奶油和奶、压碎的冷冻水果、果泥和果酱、浓缩的水果和蔬菜如沙司，等。
固体、半固体基料的实例包括：烘烤和未烘烤的可可，如以在制造糖果巧克力和能量棒中使用的类型；谷物，如以在制造牛奶什锦早餐混合和燕麦棒中使用的类型；豆类，如以在制造腐殖质中使用的类型；以及面团和面粉，如以在制造焙烤食品中使用的类型。
基料在混合物的材料方面起到了重要的作用。举例来说，奶可以具有一定的脂肪含量，其导致利用它作为基料制造的任何混合物的稠度和/或口感和平滑度。这种影响由该材料的胶体和胶束含量产生。然而，胶体脂肪乳状液可能因注入诸如柠檬或石灰等低pH值的组分而遭受影响，这些组分要么可以引起脂肪和水溶性层分离要么可以导致产品尝味者的不愉快的经历。鉴于基料对于味道组分的这种和其它主导性影响，任选地具有味道组分与每种基料的相容性的包含和排除矩阵是有利的。包含矩阵列举了与每种基料相容的味道组分的组。排除矩阵列举了与每种基料不相容的味道组分的组。包含矩阵从可用味道组分的组中列举那些当在从DC到IC的浓度下被单独加入基料时通过一定可接受水平的味觉的味道组分。由于存在可以被测试来完成包含和排除矩阵的潜在的数以百计的单独味道组分，优点在于，一旦组分在CI＝1的实验中被包含或排除，其就在所有其它CI>1的混合物中提供对该组分的合意性的预测性衡量。该方法和其它方法可以用来创建包含和排除矩阵。包含矩阵的一个另外的优点在于它可以用来建议对本领域的专家而言不明显的味道组合。举例来说，利用这种组合技术，基料（例如，90%的酸奶，10%的苹果汁）和香料的不寻常的混合物可以在消费者评估的双盲筛选中产生肯定反应。同样，来自大选择范围的可用水果的水果包含矩阵的双盲评估可能会导致具有肯定的消费者反应的意想不到的组分。当香料和水果包含矩阵被组合并且形成组合混合时，将形成以其它方式可能不会产生的各种各样的味觉和嗅觉复杂性。
产品参数
与产品环境相关的参数包括产品中组分的数量。这种参数可以称为混合物的环境的复杂性指数（CI）。与产品环境相关的其它参数包括温度、pH值、盐（Na+，K+，等）、糖（果糖，蔗糖，葡萄糖，等）和甜味剂（糖精，阿斯巴特，环磺酸盐，等）、粘度、口感以及诸如凉爽、干燥、多脂肪、热心（厚味（kokumi））、麻木和产品的辣度等其它体感的感觉。与产品环境相关的另一个参数是基料或者混合物的主要配料或复数种配料的规格。这种参数可以称为混合物的基料。这些和其它参数存在，并且可以在方便时被添加到组分向量。
Claims (8)
1.一种开发风味产品的方法，所述风味产品包括基料，所述风味产品含有至少两种添加的味道组分（CI=2），所述方法包括步骤：
（a）通过将数量增加的每种味道组分加入所述基料来将那种味道组分滴定到所述基料中，并且在每次增加之后评估人对那种味道组分的反应，以便识别：那种味道组分在所述基料中的第一浓度（DC），在所述第一浓度下能够检测到那种组分的存在；以及那种味道组分在所述基料中的第二浓度（IC），在所述第二浓度下能够识别那种味道组分；
（b）相对于含有在其第一和第二浓度之间存在的每种次要组分的浓度的调整过的基料滴定主要味道组分，以便确定所述主要组分相对于调整过的基料的改变的第一和第二浓度；并且然后
（c）要么针对上述情况，利用所述主要味道组分在调整过的基料中的位于改变的第一和第二浓度之间的浓度；要么，如果需要另外的次要味道组分，则
（d）为含有具有另外的味道组分的混合物的调整过的基料从步骤（b）重复。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括根据步骤（b）中改变的大小给次要组分排序，以便减少步骤（d）中的重复。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，仅仅为具有最大和最小改变的味道组分的混合物执行步骤（d）。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，每种次要的味道组分以处于步骤（a）中确定的浓度的中点处的浓度加入基料。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基料是或者具有以能够被检测到的浓度而被加入到其的味道。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述可检测的味道是占主导地位的味道的组合。
7.一种产品，包括基料中的至少5种味道组分，每种味道组分存在于那种味道组分在存在大量其它多种味道组分的所述基料中的第一浓度（DC）和那种味道组分在存在大量其它多种味道组分的所述基料中的第二浓度（IC）之间的浓度下，在所述第一浓度下能够检测到那种组分的存在，在所述第二浓度下能够识别那种味道组分。
8.一种产品，被设计用于在一温度范围内消费，其中每种味道组分在基料中的DC和IC已经在所述温度范围被测量。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140521 |